망목특성에서의 자료분석을 통한 SN비의 선택

Selection of Signal-to-Noise Ratios through Simple Data Analysis

각각의 설계인자들의 실험조건에서 얻어지는 특성치들의 분산은 평균에 영향을 받는다. 많은 경우에 평균이 커짐에 따라서 분산이 커지는 경향이 있다. 다구찌가 산포제어인자를 찾기 위해서 제시한 SN 비인 $(SN)_i$ = 10 log ($\bar{y}_{i}^{2}/s_{i}^{2}$) 은 분산이 평균의 제곱에 비례하여 커지는 경우이다. 그런데 분산이 평균의 제곱보다 더 느리게 또는 더 빠르게 커질 수도 있기 때문에 이 논문에서는 간단한 자료분석적 기법에 의해서 그 관계를 추측하여, 합당한 SN 비를 사용할 것을 제시하였고, 평균조정인자를 찾기위한 통계량인 감도 $(S)_i$ 의 통계적 성질들을 논의하였다.

For quality improvement, Taguchi emphasizes the reduction of variation of the quality characteristic. Taguchi has used the signal to noise ratios for achieving minimum dispersion of the quality characteristic with its location adjusted to some desired target value. At each setting of design factors, the variance of the quality characteristic could be affected by the mean. In most cases, as the mean get larger, the variance tends to increase, The Taguchi's SN ratio corresponds to the case that the variance is proportional to the square of the mean. But the variance can increase faster or slower than the square of the mean. We propose to infer a linking relationship of the variance and mean through simple data analysis technique, and then use a reasonable SN ratio.